PiFlow: 混合型科学大数据流水线系统，包含丰富的处理器组件，提供Shell、DSL、Web配置界面、任务调度、任务监控等功能

PiFlow是一个简单易用，功能强大的大数据流水线系统。

特性

简单易用
- 可视化配置流水线
- 监控流水线
- 查看流水线日志
- 检查点功能
扩展性强:
- 支持自定义开发数据处理组件
性能优越：
- 基于分布式计算引擎Spark开发
功能强大：
- 提供100+的数据处理组件
- 包括Hadoop 、Spark、MLlib、Hive、Solr、Redis、MemCache、ElasticSearch、JDBC、MongoDB、HTTP、FTP、XML、CSV、JSON等
- 集成了微生物领域的相关算法

架构

要求

JDK 1.8 及以上版本
Apache Maven 3.1.0 及以上版本
Git Client
Spark-2.1.0 及以上版本
Hadoop-2.6.0 及以上版本

开始

如何Build: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

      [INFO] Replacing original artifact with shaded artifact.
      [INFO] Replacing /opt/project/piflow/piflow-server/target/piflow-server-0.9.jar with /opt/project/piflow/piflow-server/target/piflow-server-0.9-shaded.jar
      [INFO] ------------------------------------------------------------------------
      [INFO] Reactor Summary:
      [INFO] 
      [INFO] piflow-project ..................................... SUCCESS [  4.602 s]
      [INFO] piflow-core ........................................ SUCCESS [ 56.533 s]
      [INFO] piflow-bundle ...................................... SUCCESS [02:15 min]
      [INFO] piflow-server ...................................... SUCCESS [03:01 min]
      [INFO] ------------------------------------------------------------------------
      [INFO] BUILD SUCCESS
      [INFO] ------------------------------------------------------------------------
      [INFO] Total time: 06:18 min
      [INFO] Finished at: 2018-12-24T16:54:16+08:00
      [INFO] Final Memory: 41M/812M
      [INFO] ------------------------------------------------------------------------

如何运行Piflow Server：

使用Intellij Idea:
- 编辑config.properties文件
- build piflow工程，生成piflow-server.jar
- 运行cn.piflow.api.Main
- 切记设置SPARK_HOME
直接运行release版本:
- 下载release版本，地址：https://github.com/cas-bigdatalab/piflow/releases
- 将build好的piflow-server.jar拷贝到piflow_release文件夹（由于git不能上传超过1G大文件，故需自行build piflow-server.jar）
- 编辑config.properties文件
- 运行start.sh 或者后台运行 nohup ./start.sh > piflow.log 2>&1 &

如何配置config.properties

#server ip and port
server.ip=10.0.86.191
server.port=8002
h2.port=50002

#spark and yarn config
spark.master=yarn
spark.deploy.mode=cluster
yarn.resourcemanager.hostname=10.0.86.191
yarn.resourcemanager.address=10.0.86.191:8032
yarn.access.namenode=hdfs://10.0.86.191:9000
yarn.stagingDir=hdfs://10.0.86.191:9000/tmp/
yarn.jars=hdfs://10.0.86.191:9000/user/spark/share/lib/*.jar
yarn.url=http://10.0.86.191:8088/ws/v1/cluster/apps/

#hive config
hive.metastore.uris=thrift://10.0.86.191:9083

#piflow-server.jar path
piflow.bundle=/opt/piflowServer/piflow-server-0.9.jar

#checkpoint hdfs path
checkpoint.path=hdfs://10.0.86.89:9000/piflow/checkpoints/

#debug path
debug.path=hdfs://10.0.88.191:9000/piflow/debug/

#yarn url
yarn.url=http://10.0.86.191:8088/ws/v1/cluster/apps/

#the count of data shown in log
data.show=10

#h2 db port
h2.port=50002

如何运行Piflow Web：

https://github.com/cas-bigdatalab/piflow-web

如何使用：

命令行方式

流水线样例配置

{
  "flow":{
  "name":"test",
  "uuid":"1234",
  "checkpoint":"Merge",
  "stops":[
  {
    "uuid":"1111",
    "name":"XmlParser",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.xml.XmlParser",
    "properties":{
        "xmlpath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/dblp.mini.xml",
        "rowTag":"phdthesis"
    }
  },
  {
    "uuid":"2222",
    "name":"SelectField",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.common.SelectField",
    "properties":{
        "schema":"title,author,pages"
    }

  },
  {
    "uuid":"3333",
    "name":"PutHiveStreaming",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.hive.PutHiveStreaming",
    "properties":{
        "database":"sparktest",
        "table":"dblp_phdthesis"
    }
  },
  {
    "uuid":"4444",
    "name":"CsvParser",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.csv.CsvParser",
    "properties":{
        "csvPath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis.csv",
        "header":"false",
        "delimiter":",",
        "schema":"title,author,pages"
    }
  },
  {
    "uuid":"555",
    "name":"Merge",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.common.Merge",
    "properties":{
      "inports":"data1,data2"
    }
  },
  {
    "uuid":"666",
    "name":"Fork",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.common.Fork",
    "properties":{
      "outports":"out1,out2,out3"
    }
  },
  {
    "uuid":"777",
    "name":"JsonSave",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.json.JsonSave",
    "properties":{
      "jsonSavePath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis.json"
    }
  },
  {
    "uuid":"888",
    "name":"CsvSave",
    "bundle":"cn.piflow.bundle.csv.CsvSave",
    "properties":{
      "csvSavePath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis_result.csv",
      "header":"true",
      "delimiter":","
    }
  }
],
"paths":[
  {
    "from":"XmlParser",
    "outport":"",
    "inport":"",
    "to":"SelectField"
  },
  {
    "from":"SelectField",
    "outport":"",
    "inport":"data1",
    "to":"Merge"
  },
  {
    "from":"CsvParser",
    "outport":"",
    "inport":"data2",
    "to":"Merge"
  },
  {
    "from":"Merge",
    "outport":"",
    "inport":"",
    "to":"Fork"
  },
  {
    "from":"Fork",
    "outport":"out1",
    "inport":"",
    "to":"PutHiveStreaming"
  },
  {
    "from":"Fork",
    "outport":"out2",
    "inport":"",
    "to":"JsonSave"
  },
  {
    "from":"Fork",
    "outport":"out3",
    "inport":"",
    "to":"CsvSave"
  }
]

} }

运行命令
- curl -0 -X POST http://serverIP:serverPort/flow/start -H "Content-type: application/json" -d '你的流水线json配置文件'

访问piflow web: 试运行地址 "http://piflow.ml/piflow-web", user/password: admin/admin
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- 流水线配置
- 流水线资源配置
- 运行流水线
- 删除流水线
- 流水线保存模板
- 创建流水线:用户点击创建按钮,需要输入流水线名称及描述信息,同时可设置流水线需要的资源.
- 配置流水线:用户可通过拖拽方式进行流水线的配置，方式类似visio
- 搜索流水线组件：画布左边栏显示组件组和组件，可按关键字搜索,户选择好组件后可拖至画布中央
- 流水线基本信息：画布右侧显示流水线基本信息，包括流水线名称及描述
- 流水线配置：画布中央选择任一数据处理组件,右侧显示该数据处理组件的基本信息,包括名称描述,作者等信息.选择AttributeInfo tab,显示该数据处理组件的属性信息,用户可根据实际需求进行配置
- 运行流水线：用户配置好流水线后,可点击运行按钮运行流水线
- 流水线监控：进入流水线监控页面。监控页面会显示整条流水线的执行状况，包括运行状态、执行进度、执行时间等,击具体数据处理组件，显示该数据处理组件的运行状况，包括运行状态、执行时间。
- 查看流水线日志
- 运行中流水线列表: 已运行流水线会显示在Process List中，包括开始时间、结束时间、进度、状态等。同时可对已运行流水线进行查看，在运行，停止，和删除操作
- 运行流水线检查点
- 创建保存模板
- 模板列表
- 下载模板：模板会保存成xml文件存放到本地
- 上传模板
- 加载模板

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